尊龙凯时新一轮科技革命浪潮来袭，准确把握科技革命赋能教育创新变革的实践路径成为新时代建设高质量教育体系的核心问题。学习环境变革与升级作为科技赋能教育的重要基础，呈现出与社会发展与时俱进、与教育转型同频共振、与学习主体共融互促的演化特征。新一代学习环境在多模态感知、全链条分析、跨场域融通以及人机协同四个方面将迎来新的技术突破，为在教育活动中加强多维学习状态监测、构建多粒度学习者画像、开展精准化教学决策以及丰富自适应学习支持与服务等方面提供更优质的教学支持服务。基于技术突破与服务升级，新一代学习环境将在赋能“以人为中心”的教育技术集群创新、深化人工智能教育应用场景与服务设计、打造教育高质量发展的中国方案和国际样板等方面提供重要支撑。
李艳燕，北京师范大学教育学部教授、博导，教育技术学北京市重点实验室副主任。研究方向为人工智能教育应用、智慧教育、学习分析。主要著作有《人工智能教育应用》、《数据驱动的在线协作学习交互分析：模型、工具与实践》等。
人工智能、大数据、云计算等信息技术的迅猛发展驱动新一轮科技革命浪潮的来袭，推动经济社会发生颠覆性的变革与创新。在教育领域，如何准确把握新一轮科技革命赋能教育创新变革的实践路径成为新时代建设高质量教育体系的核心问题。党的二十大报告明确提出：“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。[1]习在主持中央政治局第五次集体学习时指出：“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口”，并强调要“进一步推进数字教育，为个性化学习、终身学习、扩大优质教育资源覆盖面和教育现代化提供有效支撑”。[2]可以说，新一代信息技术的迅猛发展为创新教育模式、重塑教育未来注入了新的动力，为推进教育数字化转型提供了重要支撑，为建设社会主义现代化强国提供了重要保障。
升级学习环境是科技赋能教育的重要基础。利用新一代信息技术，推动设备、环境与人联结起来，构建跨时空、开放融合的泛在新型教育环境，可以有效促进学校、家庭和社会的协同共融，打造规模化“因材施教”的教育新生态。[3]国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确指出，要“开发立体综合教学场”;“建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化”尊龙凯时。[4]因此，如何对学习环境进行变革与升级，创设智能、开放、融通的新一代学习环境，成为教育数字化转型背景下亟待解决的重要议题。
学习环境是人类学习发生的重要场所，承载着学习活动的发生。其演变历程与社会时代特征、教育发展方向以及学习主体教育需求高度相关。
学习环境伴随社会发展演变升级。从社会发展的时代特征看，人类社会先后历经农业社会、工业社会、信息社会，并正在向智能社会转型。整体来看，智能社会下的学习环境具有拓展时空、联结社群、赋能主体等关键特征。拓展时空层面，新一代学习环境将不再受到时间和空间限制，学习空间从单一的学校物理空间拓展到校内、校外相互融通的泛在空间，包括从线下拓展到线上线下相融合，从教室延伸到职场、社区、家庭等社会性场域，成为连接正式与非正式学习空间的泛在环境，为学习者提供了“随时随地”开展学习的机会。联结社群层面，在新一代学习环境中，学习将不再是孤立的个体行为，而越来越强调社群的联结和合作。在互联网技术和社交媒体的支持下，学习者可以通过在线平台加入学习社群、讨论组或论坛，与其他人分享知识、经验和观点。这种学习社群的联结有助于拓展学习者的视野，促进多元化的思考和学习方式，并且增强学习者的社交能力。赋能主体层面，新一代学习环境将促使学习变得更加个性化。通过人工智能和学习分析技术，学习平台可以根据学习者的行为和学习表现，提供个性化的学习建议和资源推荐，提高学生的学习效率和学习动力。
学习环境与教育转型同频共振。学习环境的不断演进与教育转型息息相关，在我国教育改革和发展中所提出的不同学习环境特色也反映了教育发展和改革的变迁历程。在“十五”和“十一五”期间，学习环境以“可感可见型”的信息化物理学习环境为特色。最典型的三种模式分别是农村中小学远程教育工程的教学光盘播放点、卫星教学收视点以及计算机教室。在“十二五”期间，网络化虚拟学习环境成为主要特色。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出，把教育信息化纳入国家信息化发展整体战略，超前部署教育信息网络；提高中小学每百名学生拥有计算机台数，为农村中小学班级配备多媒体远程教学设备；建立数字图书馆、虚拟实验室、开放灵活的教育资源公共服务平台等。[5]在“十三五”期间，学习环境进一步呈现出数字化、智能化的虚实融合的特征。《教育部关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见》提出，“将空间作为基于信息技术教育教学的基本环境”，“加快推进人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会建设”。[6]智慧学习环境的建设成为重点，包括智能校园、基于大数据智能的在线学习教育平台，以及立体综合教学场等。在“十四五”期间，学习环境更加强调智能互联和人机协同创新。《国家信息化发展战略纲要》提出建设数字国家和网络强国，建立适应教育模式变革的网络学习空间；建立网络环境下开放学习模式，鼓励更多学校应用在线]整体来看，伴随着教育数字化转型的深入，学习环境正向数字化和智能化的方向快速发展，推动教育加速转型、智能升级、融合创新。
学习环境与学习者共融互促。学习环境影响着学习者的发展，学习者的新特征和新需求也不断重塑学习环境。不同时代的学习者呈现出迥然不同的学习环境适应性，产生了数字原住民、数字移民、数字难民等不同学习者群体。对于伴随着新科技诞生的新一代数字原住民而言，新一代学习环境提供了更灵活、更适切的学习方式，如强调真实场景的AI沉浸式学习环境、强临场感的AI全息学习环境、即时交流互动的AI深度交互学习环境、快速通达的AI全场域联通、因材施教的AI小私域智能学习环境等。[8]对于数字移民而言，新一代学习环境提供了更加友好、易于操作的界面和功能，以帮助他们适应数字化学习环境，并提供适当的培训和指导，如自动的情境感知、灵活的资源获取、便捷的环境管理、多样的内容呈现等。针对数字难民，学习环境需要提供更加贴近实际需求的帮助和支持，例如，提供更多线下培训机会或提供电话支持等，帮助他们融入数字化学习环境。整体来看，新一代学习环境需要具备感知不同类型学习群体个性化需求的“计算引擎”，构建与智能推送不同层次和类型的学习环境来满足不同学习者的智慧学习需求，为学习者提供更广泛、更便捷、更多样化的学习资源和服务。
随着信息技术的迅猛发展，学习环境在技术应用和支持服务方面将面临重要突破与升级，为重塑教育生态注入新的动力。新一代学习环境融合学校、家庭和社会等空间，通过技术突破实现学习环境可计算、学习场景可感知、学习行为可关联和学习服务可协同，进而为师生提供高效、优质、精准和个性化的教与学支持服务，推动教育数字化转型的纵深发展与创新升级。具体来看，新一代学习环境的技术突破与服务升级将体现在多模态感知、全链条分析、跨场域融通以及人机深度协同四个方面。
多模态感知将强化多维学习状态监测。新一代学习环境着力于实现多模态感知技术支撑下的学习状态细粒度监测。围绕多模态感知，学习环境将支持学习过程数据在云、边、端设备上进行协同计算。通过可信密态计算技术实现安全性、准确性和时效性的数据采集和分析，基于物联感知设备和深度学习算法实时感知学习者的学习状态，并基于多种方式的交互技术，支持学习者之间、学习者与虚拟环境之间的实时交互，依据学习者的学习状态实时调控学习环境和学习资源，为学习者提供更加智能、个性化和高效的学习体验。具体来看，通过多模态感知方式（如视觉、听觉、触觉等），学习环境可以实现非介入式的感知和记录学习者的行为、情感和认知状态。这种感知技术在新一代学习环境中将得到进一步的发展和应用，为教师和学生提供更有效的学习支持和个性化教育。通过视觉感知，学习环境可以识别学习者的面部表情、身体姿势和行为动作，了解他们的注意力集中程度和情绪状态。通过声音感知，学习环境可以捕捉学习者的语音表达和情感倾向，了解他们的学习投入度和情感特征。通过触觉感知，学习环境可以收集触摸屏、触摸笔等设备采集到的学习者书写和手势信息，了解他们的动作特征和操作能力。
与传统介入式的数据收集方式不同，通过非介入式的多模态感知技术，学习环境可以在不干扰自然教学进程的条件下实时记录学习者在多空间、多平台、多时段下的“行为-认知-情感”数据，并通过深度学习算法智能识别学习者的学习状态，全面客观地分析与评价学习过程和学习问题，并为学生提供实时、精准的文本、视频、音频等多模态、个性化学习资源的学习支持服务。当学习者的注意力分散或情绪低落时，学习环境将自动调整学习资源和提供鼓励性提示，以增强学习者的学习效果和积极性；当学习者在学习过程中遇到挑战时，学习环境将分析学生所面对挑战的类型和产生原因，并推送适切的调节策略，帮助学习者克服困难，顺利完成学业任务。
全链条分析将助力精准化教学决策。全链条分析通过全面收集、整合和分析学习者的全流程数据，帮助教师作出个性化的教学决策，为学习者提供更精准的学习支持服务。在软硬件设备及技术的支持下，新一代学习环境中的学习分析将贯穿学习者学习过程的“前-中-后”三个阶段，实现全链条分析与全流程追踪。在学习开始阶段，全链条分析会自动分析教师设定的教学目标、内容和难度，收集学习者的认知特点、学习兴趣和学习目标等信息，帮助教师了解每位学习者的差异和特点，结合教学内容和学习者的个性特征自动划分同质或异质学习小组，推送差异化的学习资源。在学习中间阶段，学习环境基于学习平台以及多模态环境感知等技术，全面收集学习行为、情感态度、学业表现等过程性数据，并通过学习分析技术以可视化方式呈现学习者的学习模式、认知轨迹以及知识掌握情况，帮助教师及时调整教学策略和提供个性化的学习支持服务。在学习结束阶段，全链条的学习分析将持续追踪学习者的学习结果及其对教学的反馈与评价，自动生成学习状态分析报告、智能评课记录。这可以帮助教师了解教学效果以及学习者的满意度，实现对教学方法及教学策略的改进与优化。
整体来看，利用深度学习对学习过程全链条多模态数据进行提取和融合，可以智能识别不同学习场景下学习者的个体行为和互动事件，并对学习者的知识吸收、学习行为表征、情感状态激活等全流程信息进行分析与评价，进而生成可视化的分析结果和可解释的分析报告。这一分析结果可为教师提供更加全面的数据支持和指导，帮助教师更好地了解学习者的学习情况，进行有针对性的教学干预和辅导，推动规模化“因材施教”理想的实现。
跨场域融通将支持多粒度学习者画像刻画。在新型信息技术的支持下，跨场域融通将融合物理环境与虚拟环境，汇聚正式学习与非正式学习场景下感知到的环境信息和多维学习行为数据，分析师生、生生以及学习者与环境之间的交互信息，绘制基于场景感知的学习者画像，为学习者提供跨场域的联通式学习支持服务。在新一代学习环境中，跨场域融通将整合学习者在学校、家庭、社交媒体等不同场域中产生的学习数据，并对其进行关联分析，以获取学习者的学习行为、兴趣爱好、社交互动等方面的信息。利用深度学习算法，跨场域融通可以精准构建耦合时空环境、知识资源和认知行为的多粒度学习者个体画像和群组画像。学习者个体画像将帮助教师更好地了解学习者的学习偏好、弱势领域和潜在问题，更好地为他们量身定制学习计划和教学策略，助力提供更加精准的个性化学习支持服务。群组画像则面向多用户、多场景的学习者，提供全方位和立体化的智慧学习支持服务，进一步拓展个体画像的学习支持服务场景并丰富学习支持服务内容。在个体画像的基础上，群组画像更加关注学习者之间的社会关联，从而进一步丰富和拓展学习支持服务内容。在多元复杂的社会化学习场景下，群组画像通过跨场域融通对不同学科专业、行业领域、年龄特征的学习者进行学习数据海量聚集、学习者标签精准分类、学习服务融合创新，以互联式的协作学习方式，共同构建群体知识网络，形成协同开放的学习共同体，提升学习的深度和广度，优化学习效果和学习体验。
通过对学习者个体画像和群组画像的分析，教师可以更好地了解学习者的学习偏好、弱势领域和潜在问题，为他们量身定制学习计划和教学策略，匹配同质或异质的学习伙伴，实现学习服务的升级。
人机协同将赋能自适应学习支持与服务。人机协同是充分发挥人类智慧和机器智能的双重优势，实现教育领域中各教学主体与智能学习系统之间的高效互动与协作。利用人工智能、大数据、云计算等智能技术构建智能化学习环境，提供自适应学习支持服务，实现各教学主体与学习系统的高效互动与协作将成为新一代学习环境的重要特征。在智能化学习环境中，通过分析学习者的学习行为与反馈内容，环境可以精确识别学习者的学习需求和困难点，并根据其个性化的特点提供针对性的学习资源和策略，帮助学习者高效理解和掌握知识，优化学习效果，并辅助教师了解学习者的个性化学习需求，提供针对性的指导。同时，智能化学习环境还将根据学习者的回答、提问和反馈，调整学习过程中的内容和难度，以适应学习者的学习进展和个性化需求，促进学习者的积极参与和深入思考，提升学习的质量和效果。通过人机协同，学习者可以在不同时间、地点和设备上进行学习，并获得智联融通的生态一体化学习体验。也就是说无论是在学校、家庭还是社会场域，又或者说无论是在物理空间还是虚拟空间，学习者都可以通过与智能学习系统进行交互，获得优质、高效、个性化的学习支持与服务，并在学习社区中与其他学习者进行实时交互，加强学习的连续性和可持续性。
对于教师来说，人机协同将为其提供面向不同教学场景的精准教学推荐与干预策略，帮助教师更好地了解学习者的学习情况，优化教学过程，提升教学效果。对于学习者而言，人机协同能够提供内容必需、难度适中、结构合理的学习资源，并为其匹配增进群体归属感和情感认同感的学习伙伴，促进真实且有意义的学习活动的发生。整体来看，人机协同在新一代学习环境中将为教师和学习者提供更智能、个性化和高效的学习支持与服务，推动教育数字化转型的纵深发展与创新升级。
科技赋能学习环境的变革与升级是教育体系对数字化时代发展的必要回应。这一变革涉及教育理念、教育利益相关方以及技术等复杂要素的系统性转变，也将塑造新的学习模式，深刻改变教育系统的运作机制。整体而言，新一代学习环境的价值内涵体现在教育创新、应用升级和示范引领三个方面。
助力新一代学习环境技术研发，赋能“以人为中心”的技术集群协同，以服务教育创新。新一代学习环境以“科技赋能教育”的战略定位为导向，专注于解决学习环境中的多模态感知与监测、多场景学习过程记录与分析、跨场景学习场景建模与服务，以及高复杂学习社群联结与支持等关键技术问题。一方面，新一代学习环境借助大数据、人工智能等新兴科技的支持，开展技术研发和集成应用，推动学习环境的建设步入功能全面、服务智能的新样态，为构建高质量教育体系提供基础技术支撑。另一方面，新一代学习环境注重人工智能关键技术和系统平台的研发与优化升级，形成技术群集成式服务教育的持续创新力。此外，整合5G、物联网、云计算尊龙凯时、区块链、大数据等关键技术，搭建数字基础设施体系，配置交互式白板、平板电脑、虚拟现实、教学机器人等教学设备，应用在线教学平台、优质教育资源平台、虚拟协作学习空间等学习软件，新一代学习环境将有效构建泛在智联的学习通道，推动学习环境中各主体要素的互联互通，形成开放、共享、包容、合作的学习圈。同时，新一代学习环境还将强化教育数据要素的多元化处理功能，实现教育主体、学习过程、学习资源等的数字化呈现。通过运用知识图谱、智能导航和推荐系统等各种智能辅助工具，学习环境将实现对教育数据的收集、分类、筛选、储存、呈现等多元化处理，激活数据要素的价值潜力，为“数字中国战略”和教育强国战略目标的实现提供全方位人才培养支持。新一代学习环境将进一步提高学习效率、促进教育公平，并推动学习者在数字化时代得到更全面、个性化的发展。
促进新一代学习环境应用升级，深化人工智能教育应用场景设计与服务模式创新。充分发挥新一代学习环境的技术优势，以应用服务为导向，提升教育教学应用场景设计和服务模式创新能力，一批示范性强、显示度高、带动性强的人工智能教育应用场景将逐步形成。首先，通过创新应用场景，将新一代学习环境计算的“教、学、管、评、测”应用于多样化的学习情境，服务学习者个体自学、群体协作学习、课堂听讲等学习情境，推动项目学习、探究学习、协作学习、混合学习等新型学习方式的发展。其次，借助大规模智慧学习系统、在线智能教室，以及符合在校学生学习需求的“智能学伴”，推动形成人机共教、人机共育的新型教学模式。这将带来更灵活、高效、个性化的教学体验，有效提升学习者的学习成效。最后，融通数字化和智能化的物理空间、信息空间、社会空间，实现多空间融合，推动高质量的协同育人服务创新。例如，通过应用数字孪生校园，打造多功能、开放式、共享化的虚拟仿真实训中心、虚拟工厂以及智能博物馆等，形成家、校、社协同育人教育新生态。这些价值内涵将进一步提升教育的智能化水平，推动教育创新不断迭代，为学生提供更优质的学习体验和个性化学习支持，同时助力教师实现教学的个性化指导，为培养具有创新精神、扎实知识基础和全面发展的新时代人才作出积极贡献。
发挥新一代学习环境的示范引领作用，打造教育高质量发展的中国方案和国际样板。当前，我国已设立18个国家级“智慧教育示范区”，且中、东、西部地区大多数省市已设立了建设数百上千个智慧校园示范校的目标，形成了由点到面的智能教育推动教育高质量发展大格局。面对学习环境变革与升级的时代需求，新一代学习环境建设将从技术突破、建设标准、解决方案、大规模应用服务等方面形成中国教育高质量发展方案的突破口和主要亮点。新一代学习环境基于“云边端”协同的智联空间，运用多模态感知与监测技术、多场景的学习过程记录与分析技术、跨场域的学习场景建模与推荐技术、人机协同的学习社群建构与支持技术，形成相应的技术路线和综合解决方案。通过构建大规模智慧教室监测平台和涵盖多场景的立体综合教学场应用，实现智慧教育发展结构、规模、质量、效率的有机统一，为新型学习环境的技术研发、服务升级和大规模应用提供参考样板。中国新一代学习环境的示范引领，将为全球教育发展提供可借鉴的方案，为推进全球教育公平和高质量发展贡献中国力量。
人工智能、大数据、云计算等信息技术的迅猛发展驱动新一轮科技革命浪潮来袭，如何准确把握新一轮科技革命赋能教育创新变革的实践路径成为新时代建设高质量教育体系的核心问题。新一代学习环境是支撑教育数字化转型的重要基础。伴随社会发展和教育转型，学习主体的学习需求不断变化，学习环境将呈现以学习者为中心，跨学校、家庭、社会等场域，以教室为中心，线上线下融合、空间智联感知的泛在学习样态。在智能技术支持下，新一代学习环境将提供多空间感知、全维度分析、跨场域融通和自适应服务等智能空间支撑能力，解决学习环境动态监测差、学习状态追踪分析难、学习支持服务精度低等瓶颈问题。在技术突破与服务升级的基础上，新一代学习环境将与教育发展双向赋能、同频共振，促进数字化和智能化的学习生态生成，为构建高质量教育体系提供基础支撑，助力“数字中国战略”和教育强国战略目标的实现。
（本文系科技创新2030“新一代人工智能”重大项目“学习环境智联计算关键技术研究及应用示范”的阶段性研究成果，项目编号：2022ZD0115900）
[1]习：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗在中国第二十次全国代表大会上的报告》，北京：人民出版社，2022年，第34页。
[3]黄荣怀：《科教融汇共塑未来教育》，《人民教育》，2023年第9期。
[4]《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，2017年7月20日，。
[5]《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》，2010年7月29日，。
[6]《教育部关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见》，2019年1月27日，。
[7]《中央办公厅 国务院办公厅印发〈国家信息化发展战略纲要〉》，2016年7月27日，。
[8]李军、杨滨：《指数型（ET）智慧学习环境多模态构建路向探究》，《电化教育研究》，2021年第42卷第7期。